智能交通信息工程及控制技术的应用研究

引言

为了有效应对这些交通问题，智能交通信息工程控制技术应运而生。该技术融合了多种先进的信息技术，如传感器技术、数据通信技术、定位技术和控制算法等，旨在实现交通系统的智能化管理和控制，从而提高交通效率、保障交通安全、减少环境污染。智能交通信息工程控制技术的发展和应用，为解决现代交通问题提供了新的思路和方法，具有重要的现实意义和广阔的发展前景。

1 智能交通的概念

智能交通就是利用计算机、数据信息、人工智能技术、电子控制技术、视频影像技术等将人、汽车、交通综合联系起来，利用大数据的优势，使传统的交通问题得以改善。智能路面是信息、技术和功能的结合，是智能交通的重要部分。信息收集和数据处理方法各不相同，服务和技术的发展也随着时代的发展不断更新。该智能交通系统可以提供技术服务和出行指导。当前，智能道路的架构主要分为四个部分。智能交通的核心就是交通信息的处理、快速的反馈，要解决交通拥堵等问题除了传统的扩建道路，还可以大力发展智能交通，科学解决交通问题。智能交通系统比传统道路管理更加高效。在交通领域，智能技术有其独特的优势，能够结合交通的特点发展智能交通技术。

2 智能交通信息工程及控制技术应用要点

2.1 智能公交系统

智能公交系统中车辆智能调度系统、公交IC 卡系统、公交客流量检测系统、城市快速公交系统（BRT）等的应用。例如，通过车辆智能调度系统，根据实时交通信息和客流情况，优化公交车辆的行驶路线和发车间隔，提高公交运营效率和服务质量；公交IC 卡系统方便乘客支付车费，同时为运营管理提供数据支持；公交客流量检测系统能够实时监测各站点的客流量，为调度决策提供依据。

2.2 智能物流

智能物流是智能交通信息工程控制技术的重要应用领域之一。物流企业利用智能交通技术实现了货物运输的全程监控和高效调度。通过在物流车辆上安装GPS 定位设备和传感器，企业可以实时掌握车辆的位置、行驶速度、货物状态等信息。基于这些信息，物流企业可以根据实时路况为车辆规划最优行驶路径，避免拥堵路段，提高运输效率。同时，智能调度系统可以根据订单信息和车辆状态，合理安排车辆的配送任务，实现车辆资源的优化配置。例如，某大型物流企业采用智能物流管理系统后，车辆的空驶率降低了 15%-20% ，物流成本降低了 10‰

2.3 智能交通在车辆控制系统中的应用和发展

在智能交通系统中，保障车辆行驶安全、保护人民财产安全的重要系统是车辆控制系统，这一系统更加离不开大数据、云计算在其中不可替代的作用。通过收集车辆控制的系统数据，将其输入云计算系统中，对得到的车辆控制数据进行分析处理可以得到司机的习惯性驾驶和面对紧急情况时的操作细节，将这些信息进行分析后就可以发现车辆的控制系统里面是否有缺陷，驾驶人员有无危险驾驶和面对危险情况时候的应急处理方式是否合理等，以此来增强驾驶人员的安全驾驶意识，从而降低意外事故，保证驾乘人员的安全。另外，对于车辆控制系统的分析数据可以反馈给车辆企业，对于有缺陷的控制系统可以及时发现并进行改进，加强车辆安全。

2.4 在交通信号控制中的应用

第一，利用控制技术完成实时交通监测及分析任务。通过智能传感器、摄像头及射频识别（RFID）等设备，对交通流量、车辆速度、拥堵情况等数据信息进行实时采集。第二，利用控制技术优化信号配时。结合实时交通情况，利用智能控制系统动态调整信号灯的周期绿信比、相位差等参数。在未饱和交通情况下，缩短车辆行驶延误时间，减少红灯停车次数，进而使车辆在路网内的行驶更加顺畅，进一步提升路网的整体通行能力。第三，利用控制技术实现交通信号的自适应控制。结合车辆感应器提供的信息调整周期长度及绿灯时间，有效适应交通流变化，减少延误情况，提升交叉口的通行能力。

2.5 城市交通信息服务系统

城市交通信息服务系统通过互联网、移动终端等渠道为公众提供个性化的交通信息服务。例如，出行规划服务可以根据用户的出发地、目的地和出行时间，为用户规划最佳的出行路线，包括公交、地铁、出租车等多种出行方式的组合；实时路况信息推送能够让用户及时了解道路拥堵情况，提前调整出行计划。

3 智能交通信息工程控制技术的未来发展趋势

3.1 与人工智能技术深度融合

人工智能技术，如机器学习、深度学习等，将在智能交通信息工程控制技术中发挥越来越重要的作用。在交通流量预测方面，深度学习算法可以对大量的历史交通数据和实时交通数据进行分析和学习，建立更加准确的交通流量预测模型，为交通管理部门提前制定交通疏导方案提供依据。在自动驾驶领域，人工智能技术可以使车辆更加智能地感知周围环境，做出更加合理的驾驶决策。例如，基于深度学习的目标检测算法可以准确识别道路上的行人、车辆、交通标志等目标物体，为自动驾驶车辆的安全行驶提供保障。

3.2 大数据技术的广泛应用

随着智能交通系统中数据量的不断增长，大数据技术将成为智能交通发展的重要支撑。通过对海量交通数据的采集、存储、分析和挖掘，可以深入了解交通系统的运行规律，发现潜在的交通问题，并为交通决策提供数据支持。例如，通过分析交通流量数据和车辆行驶轨迹数据，可以优化城市道路网络布局，提高道路的通行能力。同时，大数据技术还可以实现个性化的交通服务，如根据用户的出行习惯和实时路况，为用户提供定制化的出行方案。

3.3 物联网技术的全面渗透

物联网技术将使智能交通系统中的各种设备实现互联互通，形成更加庞大、智能的交通网络。在车联网方面，车辆可以与道路基础设施、其他车辆以及周边环境中的各种物联网设备进行通信，实现更加高效的交通协同。例如，车辆可以通过与路边的智能路灯通信，获取实时路况信息和停车位信息；车辆之间可以通过V2V 通信实现自动跟车、协同变道等功能，提高道路的通行效率和行车安全性。此外，物联网技术还可以应用于智能交通设施的管理和维护，通过对交通设施的实时监测，及时发现设备故障并进行维修，保障交通设施的正常运行。

结语

交通环境不仅体现国家实力，也反映国民幸福指数。然而，传统扩建道路方式难以满足日益增长的交通需求，且消耗资源。因此，利用科技发展智能交通成为关键。应以传统交通规则为基础，融合大数据、云计算、人工智能等技术，构建智能交通系统，创新融合传统与智能交通管理。在人工智能与大数据高速发展的当下，立足中国国情，发展创新融合的智能交通，对实现科学有效的城市交通管理、改善交通品质、助力交通强国建设具有重要意义。

参考文献

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